核心技术能力
目标检测算法
检测图像中的所有感兴趣目标物，输出目标物类别和边界框坐标。
图像分类算法
精准识别日常生活及工业领域专有物体和场景，充分满足各类应用需求。
声呐图像分析算法
基于深度学习、计算机图形学和专家规则相结合，对实时采集的水下声呐成像数据进行分析。
应用案例
列车关键零部件检测
通过线阵相机采集行进中的列车机车车顶图像，使用人工智能和机器视觉方法，对图像中的关键零部件进行实时检测及故障预警。相比传统人工检测方法，能够显著提升工作效率和结果准确率。
工业传送带瑕疵检测
通过采用工业线阵相机将采集皮带图像并实时传输至平台，利用AI智能分析，快速识别出待检产品是否存在质量缺陷等，生成缺陷预警，便于质检或生产人员前往处理。
声呐图像分析
在河道整治防护项目中，使用声呐设备对河道沉排工程的排体搭接宽度进行检测。团队研发基于深度学习、计算机图形学和专家规则相结合的排体搭接宽度检测算法，实现了全自动、高精度、泛化强的检测效果。